(57)【要約】本発明の各実施形態は、パターン識別における識別精度を向上しつつ、学習処理や識別処理の円滑化を図る。  入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、求めた勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、加算値から所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、勾配特徴量及び和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する学習部とを備える。
2011083749.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する学習部とを備える
ことを特徴とする学習装置。
【請求項２】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記所定の勾配範囲に隣接し、かつ、当該所定の勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項１記載の学習装置。
【請求項３】
前記和差特徴量抽出部は、
前記所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値のうち、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数以下の単位数に対応した勾配強度値を加算するとともに、当該各加算値から、前記他の勾配範囲に含まれる前記単位数に対応した勾配強度値を減算する
ことを特徴とする請求項２記載の学習装置。
【請求項４】
入力操作に応じて前記所定の勾配範囲及び／又は前記他の勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数を設定する勾配特徴数設定手段を備える
ことを特徴とする請求項２又は３記載の学習装置。
【請求項５】
前記学習部は、
前記勾配特徴量、前記和差特徴量及びこれらに対応する所定の教師データを用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて前記学習パラメータを取得する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項記載の学習装置。
【請求項６】
前記学習対象パターンの各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を記憶する特徴量一時記憶部を備え、
前記和差特徴抽出部は、
前記特徴量一時記憶部から取り出した勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して前記和差特徴量を求める
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項記載の学習装置。
【請求項７】
前記特徴量一時記憶部は、
前記学習対象パターンの各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む各勾配特徴量のうち、一の座標に係る勾配特徴量を同一又は近接した領域に記憶する
ことを特徴とする請求項６記載の学習装置。
【請求項８】
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求め、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する
ことを特徴とする学習方法。
【請求項９】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項８記載の学習方法。
【請求項１０】
所定のコンピュータを、
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部、及び
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する学習部、として機能させる
ことを特徴とする学習プログラムを格納した記録媒体。
【請求項１１】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項１０記載の学習プログラムを格納した記録媒体。
【請求項１２】
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに所定の学習アルゴリズムによって取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する識別部とを備える
ことを特徴とする識別装置。
【請求項１３】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項１２記載の識別装置。
【請求項１４】
前記和差特徴量抽出部は、
前記所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値のうち、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数以下の単位数に対応した勾配強度値を加算するとともに、当該各加算値から、前記他の勾配範囲に含まれる前記単位数に対応した勾配強度値を減算する
ことを特徴とする請求項１３記載の識別装置。
【請求項１５】
入力操作に応じて前記所定の勾配範囲及び／又は前記他の勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数を設定する勾配特徴数設定手段を備える
ことを特徴とする請求項１３又は１４記載の識別装置。
【請求項１６】
前記識別対象パターンの各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を記憶する特徴量一時記憶部を備え、
前記和差特徴抽出部は、
前記特徴量一時記憶部から取り出した勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して前記和差特徴量を求める
ことを特徴とする請求項１２〜１５のいずれか一項記載の識別装置。
【請求項１７】
前記特徴量一時記憶部は、
前記識別対象パターンの各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む各勾配特徴量のうち、一の座標に係る勾配特徴量を同一又は近接した領域に記憶する
ことを特徴とする請求項１６記載の識別装置。
【請求項１８】
所定の学習対象パラメータについての勾配特徴量及び和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて取得した学習パラメータを記憶する辞書記憶部を備え、
前記識別部は、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量、並びに、前記辞書記憶部に記憶されている前記学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する
ことを特徴とする請求項１２〜１７のいずれか一項記載の識別装置。
【請求項１９】
前記識別部は、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記辞書記憶部に記憶されている学習パラメータのうち識別処理に有用と判断した学習パラメータにもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する
ことを特徴とする請求項１８記載の識別装置。
【請求項２０】
前記勾配特徴抽出部は、
前記識別部が識別処理に有用と判断した特定の勾配特徴量を求める
ことを特徴とする請求項１２〜１９のいずれか一項記載の識別装置。
【請求項２１】
前記和差特徴抽出部は、
前記識別部が識別処理に有用と判断した特定の和差特徴量を求める
ことを特徴とする請求項１２〜２０のいずれか一項記載の識別装置。
【請求項２２】
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求め、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに所定の学習アルゴリズムによって取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する
ことを特徴とする識別方法。
【請求項２３】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項２２記載の識別方法。
【請求項２４】
所定のコンピュータを、
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部、及び
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに所定の学習アルゴリズムによって取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する識別部、として機能させる
ことを特徴とする識別プログラムを格納した記録媒体。
【請求項２５】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項２４記載の識別プログラムを格納した記録媒体。
【請求項２６】
学習装置が、
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する学習部とを備え、
識別装置が、
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記学習部が取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する識別部とを備える
ことを特徴とする学習識別システム。
【請求項２７】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項２６記載の学習識別システム。
【請求項２８】
識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する識別部を備える学習識別装置であって、
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する学習部とを備え、
前記勾配特徴抽出部が、
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求め、
前記和差特徴抽出部が、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、
前記識別部が、
前記識別対象パターンから求めた前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記学習部が取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、当該識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する
ことを特徴とする学習識別装置。
【請求項２９】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項２８記載の学習識別装置。
【請求項３０】
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値と含む勾配特徴量を求め、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得し、
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求め、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め
前記識別対象パターンから求めた前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記学習部が取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、当該識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する
ことを特徴とする学習識別方法。
【請求項３１】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項３０記載の学習識別方法。
【請求項３２】
所定のコンピュータを、
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部、及び
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する学習部として機能させるとともに、
前記勾配特徴抽出部に、
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求めさせ、
前記和差特徴抽出部に、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求めさせ、
前記識別部に、
前記識別対象パターンから求めた前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記学習部が取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、当該識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別させる
ことを特徴とする学習識別プログラムを格納した記録媒体。
【請求項３３】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項３２記載の学習識別プログラムを格納した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体識別のために予め学習対象パターンについて学習する学習装置、学習方法、学習プログラムを格納した記録媒体及び識別対象パターンを入力してその識別を行う識別装置、識別方法、識別プログラムを格納した記録媒体並びに学習対象パターンについて学習するとともに識別対象パターンを識別する学習識別システム、学習識別装置、学習識別方法、学習識別プログラムを格納した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある画像から物体を識別する方法として統計的パターン識別法が一般に知られている。
統計的パターン識別法は、入力と出力との関係をいくつかの入出力の組にもとづいて推定する方法である。詳しくは、統計的パターン識別法は、多数の入力データ及び出力データから入力と出力のあるべき関係を学習させ、この関係を識別に利用する方法である。
このため、統計的パターン識別法は、主に、学習処理と識別処理とによって実現される。
学習処理は、学習のためのサンプルデータとその教師データとを使用して、識別処理に用いられる学習パラメータを求める処理である。教師データは、サンプルデータ（入力）に対する正しい識別結果（出力）を示すデータである。
具体的には、教師データは、入力値から出力値を導くための演算式や学習パラメータ（例えば、入力値とこれに対応する出力値など）のいずれか又はその双方をいう。
以上より、学習処理は、識別処理段階で入力される任意の入力に対して出力すべきデータを得るための学習パラメータを求めることを目的とした演算処理のことをいうこともできる。
例えば、ニューラルネットワークの一種である多層パーセプトロンを使用した学習処理の場合、各ノード間の「結合重み」が学習パラメータとして得られる。
他方、識別処理は、入力した任意のデータ（識別対象）に対し、学習パラメータを用いて出力（識別結果）を求める処理である。
一般には、識別処理の精度を上げるために、多数の学習対象パターンについてそれぞれ複雑な特徴抽出処理が行われる。例えば、文字認識を行う場合、学習対象パターンに相当するある文字における文字線の傾き、幅、曲率、ループの数等が特徴量として抽出される。このため、特徴抽出処理は、本来のパターンを別のパターンに加工する処理と解することもできる。
ここで、図１４を参照しながら一般的な特徴抽出処理について説明する。
図１４は、統計的パターン識別法にもとづく識別処理を行うための一般的構成を示したブロック図である。
同図に示すように、まず、任意の識別対象パターンが入力されると前処理手段Ａ１が後段の処理をしやすくするための予備的処理（ノイズ除去、正規化）を行う。
次いで、特徴抽出手段Ａ２が、予備的処理が施された識別対象パターンの中からパターン特有の性質を担う特徴量（数値、記号）を取り出す。
例えば、取り出した特徴量がｄ個からなる場合、特徴量は次式に示す特徴ベクトルで表すことができる。
ｘ＝（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｄ）
そして、識別演算手段Ａ３は、特徴抽出手段Ａ２によって抽出された特徴量を入力として、識別対象の「種別／カテゴリー／クラス」を判定する。
具体的には、識別演算手段Ａ３は、抽出された特徴量を、辞書記憶部Ａ４に予め記憶してある学習パラメータによって特定される計算方式にもとづいて特定の対象か否かを判別する計算を行う。
例えば、識別演算手段Ａ３は、計算結果が「１」であれば特定の対象であると判別し、「０」であれば特定の対象ではないと判別する。また、識別演算手段Ａ３は、計算結果が所定の閾値に含まれるか否かによって、かかる判別を行うこともできる。
ここで、以下の関連技術において識別精度を高く維持するため、特徴ベクトルｘｄが所定値以上の高次元であることが求められていた。また、このような方法だけでなく、他の様々な工夫が行われてきた。
例えば、非特許文献１に提案されている方法は、対象パターンから矩形特徴を抽出する。
また、特許文献１に提案されている方式は、文字パターン上の方向成分の分布を示す方向パターンを作成し、この方向パターンにもとづく垂直方向成分、水平方向成分及び斜め方向成分を文字認識のための方向特徴パターンとして求める。つまり、当該方式は、これらの方向成分を結合することによって読み取った文字を再現する。
特許文献２に提案されている技術は、画像上の複数の測定点に対して、各測定点を通る探索線の両翼に計測用の狭幅固定形状の近傍領域を用意して、この領域内の複数の近傍点で画像の輝度勾配ベクトルの向きを計測する。そしてこの技術は、各近傍点でベクトルの向きと探索線の方向の差から集中度を計算し、全集中度から測定点に対する線集中度を計算し、極大になったとき探索線の方向に沿って線情報がある旨の判定を行う。この技術は、予め集中度を基に各測定点で共用できる基礎加算値を計算しておく。そしてこの技術は、ベクトルの向きを計測したときに、探索線の方向ごとに基礎加算値から１つを選んで加算して各測定点の線集中度を計算し、これが極大となったとき線情報を推定する。
特許文献３に提案されている技術は、ある物体の特徴量について、背景領域に相当する特徴量成分を別の値で置換することで、１個の物体画像から背景が異なる特徴量データを複数生成して、識別パラメータを学習する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Ｐａｕｌ  Ｖｉｏｌａ，Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｊｏｎｅｓ，″Ｒａｐｉｄ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｂｏｏｓｔｅｄ  Ｃａｓｃａｄｅ  ｏｆ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｆｅａｔｕｒｅ″Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ２００１，２００１年
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第２６０５８０７号公報
【特許文献２】特開２００５−２８４６９７号公報
【特許文献３】特開２００８−０５９１１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、このような方法によると、以下の問題が生じていた。
まず、非特許文献１に開示されてある技術においては、学習処理で用いる特徴が単純な矩形であるため、取り出した特徴量の中には識別に有用でないパラメータが多く含まれる。したがって、当該技術において、識別精度を維持するために膨大な特徴量が必要となり（すなわち、学習処理における演算が高次元となり）、計算コストが極めて高くなる問題を生じていた。
そして、この結果、学習処理に時間を要するため、当該技術において、識別処理を行える状態になるまでの期間が長期化する問題が生じていた。
また、特許文献１に開示されてある技術においては、識別に用いる特徴が複雑であるため識別処理における演算が高次元化し、円滑な識別処理を妨げていた。
また特許文献２及び３に開示されている技術は、計算処理に用いられているフィルタの処理内容が本発明と異なり、上記課題を解決し得ない。
本発明の目的は、パターン認識の際の識別精度の維持・向上のために不可避とされてきた特徴量の高次元化や特徴抽出の複雑化を抑えることにより学習処理及び識別処理における計算コストの負荷を低減し、これにより円滑なパターン認識を可能とする学習装置、学習方法、学習プログラムを格納した記録媒体、及び、識別装置、識別方法、識別プログラムを格納した記録媒体、並びに、学習識別システム、学習識別装置、学習識別方法、学習識別プログラムを格納した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様における第一の学習装置は、入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する学習部とを備える。
また、本発明の一態様における第一の学習方法は、入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求め、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する。
さらに、本発明の一態様における第一の学習プログラムを格納した記録媒体は、所定のコンピュータを、入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部、及び、前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する学習部として機能させる学習プログラムを格納する。
また、本発明の一態様における第一の識別装置は、入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに所定の学習アルゴリズムによって取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する識別部とを備える。
また、本発明の一態様における第一の識別方法は、入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求め、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに所定の学習アルゴリズムによって取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する。
さらに、本発明の一態様における第一の識別プログラムを格納した記録媒体は、所定のコンピュータを、入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部、及び、前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに所定の学習アルゴリズムによって取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する識別部として機能させる識別プログラムを格納する。
また、本発明の一態様における第一の学習識別システムは、学習装置が、入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する学習部とを備え、識別装置が、入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記学習部が取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する識別部とを備える。
また、本発明の一態様における第一の学習識別装置は、識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する識別部を備える学習識別装置であって、入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する学習部とを備え、前記勾配特徴抽出部が、入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とからなる勾配特徴量を求め、前記和差特徴抽出部が、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、前記識別部が、前記識別対象パターンから求めた前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記学習部が取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、当該識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する。
また、本発明の一態様における第一の学習識別方法は、入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求めるステップと、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得し、入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求めるステップと、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、前記識別対象パターンから求めた前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記学習部が取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、当該識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する。
また、本発明の一態様における第一の学習識別プログラムを格納した記録媒体は、所定のコンピュータを、入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部、及び、前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標ごとの学習パラメータを取得する学習部として機能させるとともに、前記勾配特徴抽出部に、入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求めさせ、前記和差特徴抽出部に、求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求めさせ、前記識別部に、前記識別対象パターンから求めた前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記学習部が取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、当該識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別させる学習識別プログラムを格納する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の学習装置、学習方法、学習プログラムを格納した記録媒体及び識別装置、識別方法、識別プログラムを格納した記録媒体並びに学習識別システム、学習識別装置、学習識別方法、学習識別プログラムを格納した記録媒体は、計算コストの負荷を抑えながらも識別精度を向上させ、学習処理及び識別処理の円滑化を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明の第一実施形態に係る学習装置の構成を示す第一のブロック図である。
【図２】図２は、本発明の第一実施形態に係る学習処理の際に用いる勾配特徴量を説明するための説明図である。
【図３Ａ】図３Ａは、本発明の第一実施形態に係る学習処理の際に用いる和差特徴量を説明するための説明図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、本発明の第一実施形態に係る学習処理の際に用いる和差特徴量を説明するための説明図である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、本発明の第一実施形態に係る学習処理の際に用いる和差特徴量を説明するための説明図である。
【図４】図４は、本発明の第一実施形態に係る学習装置の構成を示す第二のブロック図である。
【図５】図５は、本発明の第一実施形態に係る識別装置の構成を示す第一のブロック図である。
【図６】図６は、本発明の第一実施形態に係る識別装置の構成を示す第二のブロック図である。
【図７】図７は、本発明の第一実施形態に係る学習処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、本発明の第一実施形態に係る識別処理の手順を示すフローチャートである。
【図９Ａ】図９Ａは、本発明の第二実施形態に係る勾配特徴量の単なるデータ配置による記憶方法を説明するための模式図である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、本発明の第二実施形態に係る勾配特徴量の最適なデータ配置による記憶方法を説明するための模式図である。
【図９Ｃ】図９Ｃは、本発明の第二実施形態に係る勾配特徴量の記憶方法の例を説明するための模式図である。
【図１０】図１０は、本発明の第三実施形態に係る学習識別システムの構成を示す第一のブロック図である。
【図１１】図１１は、本発明の第三実施形態に係る学習識別システムの構成を示す第二のブロック図である。
【図１２】図１２は、本発明の第四実施形態に係る学習識別装置の構成を示す第一のブロック図である。
【図１３】図１３は、本発明の第四実施形態に係る学習識別装置の構成を示す第二のブロック図である。
【図１４】図１４は、関連技術における識別装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について説明を行う。
ここで、後述する実施形態の学習装置、学習方法、識別装置、識別方法、学習識別システム、学習識別装置及び学習識別方法は、プログラム（例えば、学習プログラム、識別プログラム、学習識別プログラム）の命令によりコンピュータで実行される処理、手段、機能によって実現される。プログラムは、コンピュータの各構成要素に指令を送り、以下に示すような所定の処理・機能を行わせる。すなわち、後述する実施形態の学習装置、学習方法、識別装置、識別方法、学習識別システム、学習識別装置及び学習識別方法は、プログラムとコンピュータとが協働した具体的手段によって実現される。
なお、プログラムの全部又は一部は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ、その他任意のコンピュータで読取り可能な記録媒体により提供され、記録媒体から読み出されたプログラムがコンピュータにインストールされて実行される。また、プログラムは、記録媒体を介さず、通信回線を通じて直接にコンピュータにロードし実行することもできる。
［第一実施形態］
（学習装置１０）
図１は、本発明の第一実施形態に係る学習装置の構成を示す第一のブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係る学習装置１０は、勾配特徴抽出部１１と、和差特徴抽出部１２と、学習部１３とを備え、さらに、記憶装置２０と接続された構成としている。
勾配特徴抽出部１１は、入力された学習対象パターンから各座標における勾配特徴量を求める。
勾配特徴量は、勾配特徴抽出部１１が、学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量を求め、この変量にもとづき各座標ごとに輝度の方向と大きさ（勾配強度値）とを数値化したデータである。
図２は、勾配特徴抽出部１１によって求められた勾配特徴量を可視的に示した説明図である。
図２に示すように、例えば、特徴抽出前の学習対象パターンとして人顔の写真画像が入力された場合、勾配特徴抽出部１１は、この画像をＳＯＢＥＬフィルタなどの勾配フィルタを用いて８勾配（０°、４５°、９０°、１３５°、１８０°、２２５°、２７０°、３１５°）に分離して勾配特徴量を抽出することができる。
つまり、勾配特徴抽出部１１は、各画素につき、分離した８勾配についてそれぞれ勾配強度値を求める。図２の右側部分は、対象画像（図２の左部分）の全ての画素について勾配強度値を求めた結果を模式的に表した図である。
また、勾配特徴抽出部１１は、求めた勾配特徴量を、記憶装置２０の特徴量一時記憶部２２に一時的に記憶する。
和差特徴抽出部１２は、図１に示すように、特徴量一時記憶部２２から勾配特徴量を取り出し、和差特徴量を求める。和差特徴抽出部１２は、勾配特徴抽出部１１から勾配特徴量を受け取ることもできる。
具体的には、和差特徴抽出部１２は、学習対象パターンのある座標において、「所定の勾配範囲」に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算する。そして和差特徴抽出部１２は、その勾配範囲に隣接した「他の勾配範囲」に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して和差特徴量を求める。
ここで、「所定の勾配範囲」とは、勾配が取り得る全範囲の３６０度を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の勾配方向に係る勾配特徴量（勾配強度値）を包含する範囲である。
また、「他の勾配範囲」とは、「所定の勾配範囲」に隣接し、かつ、この「所定の勾配範囲」に含まれる勾配方向の数と同数の勾配方向に係る勾配特徴量を包含する範囲である。
図３Ａは、各勾配方向における勾配強度値を可視化した例を模式的に表した図である。
図３Ｂは、図３Ｃにおける、計算対象とする特徴の範囲の図示方法を示す説明図である。白の四角で示される範囲は、加算対象とする特徴値の範囲を示す。黒の四角で示される範囲は、減算対象を特徴とする特徴値の範囲を示す。
図３Ｃは、量子化された勾配方向が８方向である場合の和差特徴量を説明するための説明図である。
図３Ｃにおいて、行見出しは、加算又は減算対象となる勾配方向の範囲（幅）を、列見出しは、加算又は減算対象となる勾配方向の範囲の配置を示す。
例えば、幅が２の場合における勾配強度値の加算（＋）及び減算（−）の配置は、θ＝４５°とした場合、（１）「（＋）：４θ，３θ」と「（−）：２θ，θ」、（２）「（＋）：５θ，４θ」と「（−）：３θ，２θ」、（３）「（＋）：６θ，５θ」と「（−）：４θ，３θ」、（４）「（＋）：７θ，６θ」と「（−）：５θ，４θ」、（５）「（＋）：０，７θ」と「（−）：６θ，５θ」、（６）「（＋）：θ，０」と「（−）：７θ，６θ」、（７）「（＋）：２θ，θ」と「（−）：０，７θ」、及び（８）「（＋）：３θ，２θ」と「（−）：θ，０」の８通りある。
和差特徴抽出部１２は、これらの各組み合わせに係る勾配強度値について、加算及び減算を行うことによって和差特徴量を算出する。
例えば、任意の勾配方向（θｎ）に係る勾配強度値をＥ（θｎ）とした場合、配置（１）の和差特徴量は、以下の方法によって求められる。すなわち和差特徴抽出部１２は、Ｅ（４θ）＋Ｅ（３θ）−｛Ｅ（２θ）＋Ｅ（θ）｝の演算処理を行うことによってその画素に関する一の和差特徴量を求めることができる。そして、和差特徴抽出部１２は、この演算処理を、配置（１）〜（８）について行うことによりその画素に関する必要な和差特徴量を求めることができる。つまり、この場合、和差特徴抽出部１２は、１画素について８の和差特徴量を求めることとなる。
加えて、和差特徴抽出部１２は、かかる処理を学習対象パターンのすべての画素について行う。
なお、前述した「勾配範囲」は、ユーザの入力操作に応じて設定され、又は、変更されてもよい。
具体的には、学習装置１０は、この勾配範囲に含まれる勾配方向の数を設定することにより「所定の勾配範囲」又は「他の勾配範囲」を任意に設定することができる（本発明の勾配特徴数設定手段の機能）。
例えば、幅が３に設定された場合、和差特徴抽出部１２は、幅が３の場合における勾配強度値の加算及び／又は減算を介して得られる８個の和差特徴量と、幅が２の場合における勾配強度値の加算・減算を介して得られる８個の和差特徴量とからなる合計１６個の和差特徴量を求める。
同様に、幅が４に設定された場合、和差特徴抽出部１２は、幅が４の場合における勾配強度値の加算及び／又は減算を介して得られる８個の和差特徴量と、幅が３の場合における勾配強度値の加算及び／又は減算を介して得られる８個の和差特徴量と、幅が２の場合における勾配強度値の加算及び／又は減算を介して得られる８個の和差特徴量とからなる合計２４個の和差特徴量を求める。
このように、和差特徴抽出部１２は、和差特徴量を求めるための加算及び／又は減算の範囲（幅）を変更することによって学習処理に用いる和差特徴量の数を調整することができる。
なお、和差特徴抽出部１２は、和差特徴量をすべての画素について求め、求めた和差特徴量を、記憶装置２０の特徴量一時記憶部２２に一時的に記憶する。
学習部１３は、図１に示すように、特徴量一時記憶部２２から勾配特徴量及び和差特徴量を取り出し、所定の学習アルゴリズムにもとづいて識別処理のための学習パラメータを取得する。学習部１３は、これら勾配特徴量や和差特徴量を、勾配特徴抽出部１１や和差特徴抽出部１２を介して受け取ることもできる。
なお、図１に示すように、学習部１３は、勾配特徴量及び和差特徴量の他、所定の教師データを用いて学習パラメータを取得することもできる。
教師データとは、サンプルデータ（入力）に対する正しい識別結果（出力）を示すものであり、具体的には、入力値から出力値を導くための演算式や学習パラメータのいずれか又はその双方をいう。
ここで、学習部１３は、特定の学習アルゴリズムに限らず、種々の学習アルゴリズムを利用して学習パラメータを取得することができる。
例えば、ニューラルネットワークの一種である多層パーセプトロンを用いた場合には、学習部１３は、各ノード間の「結合重み」を学習パラメータとして取得する。
また、学習アルゴリズムとして一般化学習ベクトル量子化（ＧＬＶＱ：Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）が用いられる場合、学習部１３は、「参照ベクトル（プロトタイプ）」を学習パラメータとして取得することができる。
また、学習アルゴリズムとしてサポートベクトルマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）が用いられる場合には、学習部１３は、選択された「サポートベクトル」を学習パラメータとして取得することができる。
そして、学習部１３は、取得した学習パラメータを辞書記憶部２１に記憶する。
辞書記憶部２１に記憶された学習パラメータは、後述する識別処理において用いられる。
なお、学習装置１０は、図４に示すように、記憶装置２０を含まない構成とすることもできる。
この場合、勾配特徴抽出部１１は、求めた勾配特徴量を和差特徴抽出部１２や学習部１３に直接出力することができる。和差特徴抽出部１２は、求めた和差特徴量を学習部１３に直接出力することができ、また、勾配特徴抽出部１１から受け取った勾配特徴量を学習部１３に受け渡すこともできる。
そして、学習部１３は、勾配特徴量及び和差特徴量（教師データを用いる場合は教師データを含む）にもとづいて求めた学習パラメータを識別装置に出力する。
（識別装置３０）
識別装置３０は、図５に示すように、勾配特徴抽出部３１と、和差特徴量抽出部３２と、識別部３３とを備える。
勾配特徴抽出部３１は、入力された識別対象パターンから各座標における勾配特徴量を求める。
勾配特徴量は、勾配特徴抽出部３１が、識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量を求め、この変量にもとづき各座標ごとに輝度の方向と大きさ（勾配強度値）とを数値化したデータである。
つまり、勾配特徴抽出部３１は、学習装置１０の勾配特徴抽出部１１と同様の動作を行う。
なお、勾配特徴抽出部３１は、識別処理に有用と判断した特定の勾配特徴量のみを求めることもできる。例えば、勾配特徴抽出部３１は、統計的手法等によって識別に有用でないとされる勾配特徴量を排除し、また、識別対象パターンにおける所定の座標や画素に対し識別に有用でない識別符号を付することによって識別に有用でない勾配特徴量そのものを求めないようにすることができる。
勾配特徴抽出部３１は、求めた勾配特徴量を、記憶装置４０の特徴量一時記憶部４２に一時的に記憶する。
和差特徴抽出部３２は、図５に示すように、特徴量一時記憶部４２から勾配特徴量を取り出し、所定の和差特徴量を求める。和差特徴抽出部３２は、勾配特徴抽出部３１から勾配特徴量を直接受け取ることもできる。
つまり、和差特徴抽出部３２は、学習装置１０における和差特徴抽出部１２と同様の動作を行う。
例えば、学習装置１０の和差特徴抽出部１２において「所定の勾配範囲」及び「他の勾配範囲」の幅が３に設定された場合、通常、識別装置３０の和差特徴抽出部３２は、同じ幅の勾配範囲に含まれる勾配特徴量を用いて和差特徴量を求める。具体的には、この場合、和差特徴抽出部３２は、３つの勾配方向に係る勾配強度値を加算して、この加算値から他の３つの勾配方向に係る勾配強度値を減算して和差特徴量を求める。そして、和差特徴抽出部３２は、２つの勾配方向に係る勾配強度値を加算して、この加算値から他の２つの勾配方向に係る勾配強度値を減算して和差特徴量を求める。
ただし、学習装置１０による学習処理の結果、勾配範囲の幅が３の場合における勾配特徴量が識別に有用でないと判断された場合、和差特徴抽出部３２は、幅が２のみの勾配範囲にもとづいて和差特徴量を求めることができる。つまり、この場合、和差特徴抽出部３２は、２つの勾配方向に係る勾配強度値を加算して、この加算値から他の２つの勾配方向に係る勾配強度値を減算して和差特徴量を求める。
さらに、和差特徴抽出部３２は、上述した勾配特徴抽出部３１と同様の方法により、識別に有用と判断した特定の和差特徴量のみを求めることもできる。
これにより、本実施形態に係る学習装置１０は、識別に係る計算コストの軽減を図り、迅速な識別処理を実現することができる。
なお、和差特徴抽出部３２は、求めた和差特徴量を記憶装置４０の特徴量一時記憶部４２に一時的に記憶する。
識別部３３は、図５に示すように、特徴量一時記憶部４２から勾配特徴量と和差特徴量とを取り出す。そして識別部３３は、辞書記憶部４１から学習パラメータを取り出し、これらにもとづいて識別対象パターンが一又は二以上の類型（所定の種別／カテゴリー／クラスなど）のいずれに属するかを識別結果として出力する。
例えば識別部３３は、識別対象パターンから求めた勾配特徴量や和差特徴量からなる特徴ベクトルと、学習パラメータをなす複数の参照ベクトルとのユークリッド距離を求め、最もその距離が近い参照ベクトルに割り当てられている種別、カテゴリー又はクラスに識別対象パターンが属すると識別する。
ここで、識別部３３は、辞書記憶部４１に記憶されている学習パラメータのうち識別に有用と判断した学習パラメータのみを取り出して識別処理に用いることもできる。例えば識別部３３は、実際の識別処理を介して得た識別結果にもとづき、識別に有用と判断した学習パラメータに予め識別符号を付することによってかかる処理を実現することができる。
なお、識別装置３０は、図６に示すように、記憶装置４０を含まない構成とすることもできる。
この場合、勾配特徴抽出部３１は、求めた勾配特徴量を和差特徴抽出部３２や識別部３３に直接出力することができる。和差特徴抽出部３２は、求めた和差特徴量を識別部３３に直接出力することができ、また、勾配特徴抽出部３１から受け取った勾配特徴量を学習部３３に受け渡すこともできる。
そして、学習部１３は、勾配特徴量及び和差特徴量と、図示しない学習装置等から受け取った学習パラメータにもとづき識別結果を出力する。
（記憶装置２０（４０））
図１に示す記憶装置２０及び図５に示す記憶装置４０は、ハードディスクや半導体メモリ等からなる記憶手段である。
記憶装置２０（４０）は、これらの図に示すように、辞書記憶部２１（４１）と特徴量一時記憶部２２（４２）とを備える。
辞書記憶部２１（４１）は、学習処理を介して取得した学習パラメータを記憶する。辞書記憶部２１（４１）に記憶された学習パラメータは、識別処理に用いられる。
特徴量一時記憶部２２は、学習装置１０の勾配特徴抽出部１１が求めた勾配特徴量や和差特徴抽出部１２が求めた和差特徴量を記憶する。
また、特徴量一時記憶部４２は、識別装置３０の勾配特徴抽出部３１が求めた勾配特徴量や和差特徴抽出部３２が求めた和差特徴量を記憶する。
次に、以上のような構成からなる学習装置における学習方法と識別装置における識別方法について図７及び図８を参照しながら説明する。
図７は、本実施形態に係る学習方法を示すフローチャートである。
また、図８は、本実施形態に係る識別方法を示すフローチャートである。
（学習方法）
図７に示すように、本実施形態に係る学習方法では、まず、学習装置１０が、図示しない入力部を介して学習対象パターンを入力する（Ｓ１０１）。
次に、勾配特徴抽出部１１が、入力した学習対象パターンから勾配特徴量を求める（Ｓ１０２）。
具体的には、勾配特徴抽出部１１は、入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とからなる勾配特徴量を求める。
勾配特徴抽出部１１は、求めた勾配特徴量を、記憶装置２０の特徴量一時記憶部２２に記憶する。
次いで、和差特徴抽出部１２は、特徴量一時記憶部２２から勾配特徴量を取り出し、和差特徴量を求める（Ｓ１０３）。
具体的には、和差特徴抽出部１２は、学習対象パターンから求めた勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算する。そして和差特徴抽出部１２は、前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算することによって和差特徴量を求める。
そして、和差特徴抽出部１２は、以上の処理を学習対象パターンの全ての画素について行う。
なお、和差特徴抽出部１２は、求めた和差特徴量を特徴量一時記憶部２２に記憶する。
続いて、学習装置１０は、学習すべき他の学習対象パターンがあるか否かを判断する（Ｓ１０４）。
学習すべき他の学習対象パターンがある場合（Ｓ１０４：ＹＥＳ）、学習装置１０は、他の学習対象パターンについても同様の処理（Ｓ１０１〜Ｓ１０３）を行う。すなわち、学習装置１０は、学習対象パターンの数だけＳ１０１〜Ｓ１０３の処理を繰り返し行う。
そして、学習すべき他の学習対象パターンがない場合（Ｓ１０４：ＮＯ）、学習部１３は、学習処理を行う（Ｓ１０５）。
具体的には、学習部１３は、特徴量一時記憶部２２から取り出した勾配特徴量及び和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて、学習パラメータを取得する。
なお、この際、学習部１３は、所定の教師データを加えて学習処理を行うこともできる。
本実施形態では、学習部１３は、取得した学習パラメータを、識別装置３０に接続された記憶装置４０の辞書記憶部４１に記憶する。
ここで、上述した学習処理の手順は、適宜、変更されてもよい。
例えば、一般化学習ベクトル量子化のように、学習対象パターンを逐次入力するタイプの学習処理を行う場合には、Ｓ１０４とＳ１０５の手順が入れ替わってもよい。すなわち、学習対象パターン入力→勾配特徴量抽出→和差特徴量抽出→学習処理の一連の処理が学習パターンの数に応じて繰り返して処理されてもよい。
（識別方法）
図８に示すように、本実施形態に係る識別方法では、まず、識別装置３０が、図示しない入力部を介して識別対象パターンを入力する（Ｓ２０１）。
次に、勾配特徴抽出部３１が、入力した識別対象パターンから勾配特徴量を求める（Ｓ２０２）。
具体的には、勾配特徴抽出部３１は、入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とからなる勾配特徴量を求める。
勾配特徴抽出部３１は、求めた勾配特徴量を、記憶装置４０の特徴量一時記憶部４２に記憶する。
次いで、和差特徴抽出部３２は、特徴量一時記憶部４２から勾配特徴量を取り出し、和差特徴量を求める（Ｓ２０３）。
具体的には、和差特徴抽出部３２は、識別対象パターンから求めた勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算することによって和差特徴量を求める。
そして、和差特徴抽出部３２は、以上の処理を識別対象パターンの全ての画素について行う。
なお、和差特徴抽出部３２は、求めた和差特徴量を特徴量一時記憶部４２に記憶する。
続いて、識別部３３は、特徴量一時記憶部４２から勾配特徴量と和差特徴量を取り出すとともに、また、学習処理の段階で記憶された学習パラメータを辞書記憶部４１から取り出す。そして、識別部３３は、これらのデータにもとづいて識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する（Ｓ２０４）。
この識別結果は、表示、印刷その他の方法により出力されてもよい。
以上説明したように、本実施形態の学習装置１０は、入力された学習対象パターンにもとづき各座標における勾配特徴量と、この勾配特徴量にもとづく和差特徴量とを求め、所定の学習アルゴリズムにもとづいて学習パラメータを取得するようにしている。
このため、本実施形態の学習装置１０は、特異的な特徴量にもとづく学習パラメータを、加算や減算といった簡易な演算処理によって求めることができる。
したがって、本実施形態の学習装置１０は、学習処理にかかる計算コストを軽減し、円滑な学習処理を実現することができる。
また、本実施形態の識別装置３０は、入力された識別対象パターンにもとづき各座標における勾配特徴量と、この勾配特徴量にもとづく和差特徴量とを求め、これらを（前述の学習装置などによって）予め求められた学習パラメータと対照することによってその識別対象パターンの識別を行うようにしている。
このため、本実施形態の識別装置３０は、識別処理にかかる計算コストを軽減し、円滑に識別結果を得ることができる。
したがって、本実施形態に係る学習装置１０又は識別装置３０によれば、加算や減算といった簡易な演算処理により特異的な特徴量であるにもかかわらず、識別に有用な学習パラメータを効果的に取得し、円滑に識別結果を得ることができる。
すなわち、本実施形態に係る学習装置１０又は識別装置３０は、学習処理により、識別精度を得るための莫大な特徴量や学習パラメータを求める必要はない。また、本実施形態に係る学習装置１０又は識別装置３０は、識別処理により、複雑な演算処理が不要となるため、計算コストを総括的に削減することができる。
また、本実施形態の学習装置１０又は識別装置３０は、学習処理や識別処理に必要な勾配特徴の量を調整することができる。
例えば、本実施形態の学習装置１０又は識別装置３０は、勾配範囲を広く設定することによって、学習処理の際、より多くの学習パラメータを獲得することができ、これにより識別処理における識別精度をより向上させることができる。
他方、本実施形態の学習装置１０又は識別装置３０は、勾配範囲を狭く設定することによって、学習処理及び識別処理の際の計算コストを抑制することができる。
したがって、利用者は、勾配範囲を自由に変更することができるため、識別精度と計算コストとのバランスを調整することができる。
さらに、本実施形態の識別装置３０は、学習処理の段階で取得した学習パラメータの中から識別に必要なもののみを対象として識別処理を行うことができる。
具体的には、本実施形態の識別装置３０は、勾配特徴抽出部３１が識別に用いる勾配特徴量を求め、和差特徴抽出部３２が識別に用いる和差特徴量のみを求め、識別部３３が、これらを学習パラメータと対照させて識別処理を行うことができる。
また、本実施形態の識別装置３０は、辞書記憶部に記憶されている学習パラメータのなかから識別に用いる学習パラメータのみを取り出して、勾配特徴量や和差特徴量との対照に用いることができる。
これにより、本実施形態の識別装置３０は、識別処理に係る計算コストを抑え、円滑な識別処理を実現することができる。
［第二実施形態］
次に、本発明の第二実施形態に係る学習装置について説明する。
本実施形態に係る学習装置１０は、勾配特徴量を特徴量一次記憶部２２に記憶する際の記憶方法に特徴を有する。他の構成や作用・効果等は、第一実施形態に係る学習装置と同様であるため、その詳細な説明については省略する。
以下、本実施形態に係る勾配特徴量の記憶方法について、図９Ａないし図９Ｃを参照しながら説明する。
図９Ａないし図９Ｃは、本実施形態に係る勾配特徴量の記憶方法を説明するための説明図である。
本実施形態に係る学習装置における特徴量一時記憶部２２は、学習処理の際、勾配特徴抽出部１１が求めた各座標における輝度の勾配方向と勾配強度値からなる勾配特徴量のうち、一の和差特徴量を求めるための加算又は減算の対象となる勾配特徴量を同一又は近接した記憶領域に区分して記憶する。
つまり、特徴量一時記憶部２２は、学習対象パターンのある画素について求めた勾配特徴量を階層的その他の無秩序的に記憶するのではなく（図９Ａ参照）、和差特徴量の計算対象同士が同一又は近接したアドレス（領域）に配置して記憶する（図９Ｂ参照）。
例えば、図９Ｃの例によれば、特徴量一時記憶部２２は、画素００１における勾配方向（方向Ｄ１〜Ｄｎ）ごとの各勾配強度値をすべてアドレス＃００１の記憶領域に格納する。
また、特徴量一時記憶部２２は、画素００２における勾配方向ごとの各勾配強度値をアドレス＃００２の記憶領域にすべて格納する（以下、画素Ｎ（対象パターンの対応画素数）まで同じ）。
つまり、特徴量一時記憶部２２は、メモリの格納領域上においては、和差特徴量の計算対象同士が近接した（又は同一の）アドレスに格納する。
このため、本実施の形態における学習装置１０は、勾配特徴量を無秩序に格納した場合に比べ、和差特徴抽出処理の際における勾配強度値の加算及び減算を高速に処理することができ、結果、学習処理にかかる期間（時間）を短縮することができる。
なお、本実施形態では、学習装置１０について説明したが、その構成上、識別装置３０についても同様の作用・効果を奏することができる。
［第三実施形態］
次に、本発明の第三実施形態に係る学習識別システムについて図１０及び図１１を参照しながら説明を行う。
図１０及び図１１は、本実施形態に係る学習識別システムの構成を示したブロック図である。
これらの図に示すように、本実施形態に係る学習識別システム９０は学習装置１０と識別装置３０とを備える。
このため、本実施形態に係る学習識別システム９０は、第一実施形態に示した学習装置１０と識別装置３０と同様の作用・効果を奏するのみならず、学習装置１０と識別装置３０とを一括りに提供できるため、ユーザビリティに優れている。
具体的には、図１０に示す学習識別システム９０ａは、学習処理と識別処理とをリアルタイムに行う場合に用いることができる。例えば、学習識別システム９０ａは、学習装置１０が、学習パターンや教師データを継続的に入力して学習処理を行いつつ、識別装置３０が、識別対象パターンの識別処理を行う態様に適用することができる。
また、図１１に示す学習識別システム９０ｂは、記憶装置２０を、学習装置１０と識別装置３０とが共用するようにしているため、学習装置１０や識別装置３０が独立に構成されうるので、それぞれに記憶装置を備える構成と比べ、コストを低減することができる。
［第四実施形態］
次に、本発明の第四実施形態に係る学習識別装置について図１２及び図１３を参照しながら説明を行う。
図１２及び図１３は、本実施形態に係る学習識別装置の構成を示したブロック図である。
本実施形態に係る学習識別装置１００は、同図に示すように、学習装置１０と識別装置２０とが一体化した構成となっている。
具体的には、図１２に示す学習識別装置１００ａは、図１０に示した学習識別システム９０ａに対応するものである。
また、図１３に示す学習識別装置１００ｂは、図１１に示した学習識別システム９０ｂに対応するものである。
したがって、他の構成や作用・効果等は、第三実施形態に係る学習識別システムと同様である。
しかしながら、本実施形態に係る学習識別装置１００は、勾配特徴抽出部及び和差特徴抽出部を学習処理及び識別処理において共用している点において前述の実施形態とは異なる。
このため、本実施形態に係る学習識別装置１００は、第三実施形態において示した学習識別システムに比べ、より一層のコスト低減が可能である。
以上、本発明の学習装置、学習方法、学習プログラムを格納した記録媒体及び識別装置、識別方法、識別プログラムを格納した記録媒体並びに学習識別システム、学習識別装置、学習識別方法、学習識別プログラムを格納した記録媒体について、実施形態を示して説明したが、本発明にかかるこれらの装置、システム、方法及びプログラムを格納した記録媒体は、上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の範囲で種々の変更実施が可能であることは言うまでもない。
例えば、各実施形態において入力される学習対象パターンや識別対象パターンは画像そのものではなく、例えば、所定の前処理（図１４のＡ１参照）を施した後のデータや、所定の縮小処理等により画像データが圧縮された後のデータであってもよい。
また、対象画像にヒストグラム均等化などの画像処理を施した後のデータが用いられてもよい。この場合、本発明の学習装置、学習方法、学習プログラムを格納した記録媒体及び識別装置、識別方法、識別プログラムを格納した記録媒体並びに学習識別システム、学習識別装置、学習識別方法、学習識別プログラムを格納した記録媒体は、画像が撮影された際の照明の影響を抑えることができるため、識別性能をさらに向上させることも可能である。
本発明の効果の一例は、計算コストの負荷を抑えながらも識別精度を向上させ、学習処理及び識別処理を円滑化させることである。
この出願は、２０１０年１月６日に出願された日本出願特願２０１０−００１２６５を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【００１０】
本発明は、画像中の文字認識、顔認識、人物の顔や体を用いた人物認証、監視カメラ映像からの人物の検出、工場の製造ラインにおける欠陥検知等といった物体識別に好適に利用することができる。
【符号の説明】
【００１１】
１０  学習装置
１１  勾配特徴抽出部
１２  和差特徴抽出部
１３  学習部
２０、４０  記憶装置
２１、４１  辞書記憶部
２２、４２  特徴量一時記憶部
３０  識別装置
３１  勾配特徴抽出部
３２  和差特徴抽出部
３３  識別部
９０  学習識別システム
１００  学習識別装置
【図１】
2011083749.tif 000003
【図３Ｂ】
2011083749.tif 000004
【図３Ｃ】
2011083749.tif 000005
【図４】
2011083749.tif 000006
【図５】
2011083749.tif 000007
【図６】
2011083749.tif 000008
【図７】
2011083749.tif 000009
【図８】
2011083749.tif 000010
【図９Ａ】
2011083749.tif 000011
【図９Ｂ】
2011083749.tif 000012
【図９Ｃ】
2011083749.tif 000013
【図１０】
2011083749.tif 000014
【図１１】
2011083749.tif 000015
【図１２】
2011083749.tif 000016
【図１３】
2011083749.tif 000017
【図１４】
2011083749.tif 000018
【図２】
2011083749.tif 000019
【図３Ａ】
2011083749.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】平成24年7月3日(2012.7.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標の学習パラメータを取得する学習部とを備える
ことを特徴とする学習装置。
【請求項２】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記所定の勾配範囲に隣接し、かつ、当該所定の勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項１記載の学習装置。
【請求項３】
前記和差特徴量抽出部は、
前記所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値のうち、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数以下の単位数に対応した勾配強度値を加算するとともに、当該各加算値から、前記他の勾配範囲に含まれる前記単位数に対応した勾配強度値を減算する
ことを特徴とする請求項２記載の学習装置。
【請求項４】
入力操作に応じて前記所定の勾配範囲及び／又は前記他の勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数を設定する勾配特徴数設定手段を備える
ことを特徴とする請求項２又は３記載の学習装置。
【請求項５】
前記学習部は、
前記勾配特徴量、前記和差特徴量及びこれらに対応する所定の教師データを用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて前記学習パラメータを取得する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項記載の学習装置。
【請求項６】
前記学習対象パターンの各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を記憶する特徴量一時記憶部を備え、
前記和差特徴抽出部は、
前記特徴量一時記憶部から取り出した勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して前記和差特徴量を求める
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項記載の学習装置。
【請求項７】
前記特徴量一時記憶部は、
前記学習対象パターンの各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む各勾配特徴量のうち、一の座標に係る勾配特徴量を同一又は近接した領域に記憶する
ことを特徴とする請求項６記載の学習装置。
【請求項８】
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求め、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標の学習パラメータを取得する
ことを特徴とする学習方法。
【請求項９】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項８記載の学習方法。
【請求項１０】
所定のコンピュータを、
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部、及び
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標の学習パラメータを取得する学習部、として機能させる
ことを特徴とする学習プログラム。
【請求項１１】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項１０記載の学習プログラム。
【請求項１２】
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに所定の学習アルゴリズムによって取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する識別部とを備える
ことを特徴とする識別装置。
【請求項１３】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項１２記載の識別装置。
【請求項１４】
前記和差特徴量抽出部は、
前記所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値のうち、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数以下の単位数に対応した勾配強度値を加算するとともに、当該各加算値から、前記他の勾配範囲に含まれる前記単位数に対応した勾配強度値を減算する
ことを特徴とする請求項１３記載の識別装置。
【請求項１５】
入力操作に応じて前記所定の勾配範囲及び／又は前記他の勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数を設定する勾配特徴数設定手段を備える
ことを特徴とする請求項１３又は１４記載の識別装置。
【請求項１６】
前記識別対象パターンの各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を記憶する特徴量一時記憶部を備え、
前記和差特徴抽出部は、
前記特徴量一時記憶部から取り出した勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して前記和差特徴量を求める
ことを特徴とする請求項１２〜１５のいずれか一項記載の識別装置。
【請求項１７】
前記特徴量一時記憶部は、
前記識別対象パターンの各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む各勾配特徴量のうち、一の座標に係る勾配特徴量を同一又は近接した領域に記憶する
ことを特徴とする請求項１６記載の識別装置。
【請求項１８】
所定の学習対象パラメータについての勾配特徴量及び和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて取得した学習パラメータを記憶する辞書記憶部を備え、
前記識別部は、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量、並びに、前記辞書記憶部に記憶されている前記学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する
ことを特徴とする請求項１２〜１７のいずれか一項記載の識別装置。
【請求項１９】
前記識別部は、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記辞書記憶部に記憶されている学習パラメータのうち識別処理に有用と判断した学習パラメータにもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する
ことを特徴とする請求項１８記載の識別装置。
【請求項２０】
前記勾配特徴抽出部は、
前記識別部が識別処理に有用と判断した特定の勾配特徴量を求める
ことを特徴とする請求項１２〜１９のいずれか一項記載の識別装置。
【請求項２１】
前記和差特徴抽出部は、
前記識別部が識別処理に有用と判断した特定の和差特徴量を求める
ことを特徴とする請求項１２〜２０のいずれか一項記載の識別装置。
【請求項２２】
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求め、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに所定の学習アルゴリズムによって取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する
ことを特徴とする識別方法。
【請求項２３】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項２２記載の識別方法。
【請求項２４】
所定のコンピュータを、
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部、及び
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに所定の学習アルゴリズムによって取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する識別部、として機能させる
ことを特徴とする識別プログラム。
【請求項２５】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項２４記載の識別プログラム。
【請求項２６】
学習装置が、
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標の学習パラメータを取得する学習部とを備え、
識別装置が、
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記学習部が取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、前記識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する識別部とを備える
ことを特徴とする学習識別システム。
【請求項２７】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項２６記載の学習識別システム。
【請求項２８】
識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する識別部を備える学習識別装置であって、
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部と、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部と、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標の学習パラメータを取得する学習部とを備え、
前記勾配特徴抽出部が、
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求め、
前記和差特徴抽出部が、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、
前記識別部が、
前記識別対象パターンから求めた前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記学習部が取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、当該識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する
ことを特徴とする学習識別装置。
【請求項２９】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項２８記載の学習識別装置。
【請求項３０】
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値と含む勾配特徴量を求め、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め、
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標の学習パラメータを取得し、
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求め、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求め
前記識別対象パターンから求めた前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記学習部が取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、当該識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別する
ことを特徴とする学習識別方法。
【請求項３１】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項３０記載の学習識別方法。
【請求項３２】
所定のコンピュータを、
入力された学習対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求める勾配特徴抽出部、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配方向の範囲を示す所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記所定の勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求める和差特徴抽出部、及び
前記勾配特徴量及び前記和差特徴量を用いた所定の学習アルゴリズムにもとづいて各座標の学習パラメータを取得する学習部として機能させるとともに、
前記勾配特徴抽出部に、
入力された識別対象パターンの各座標における輝度とその周辺の輝度との変量にもとづき、当該各座標における勾配方向とその勾配強度値とを含む勾配特徴量を求めさせ、
前記和差特徴抽出部に、
求めた前記勾配特徴量にもとづき、所定の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を加算するとともに、当該加算値から前記勾配範囲に隣接した他の勾配範囲に含まれる勾配方向に係る勾配強度値を減算して所定の和差特徴量を求めさせ、
前記識別部に、
前記識別対象パターンから求めた前記勾配特徴量及び前記和差特徴量並びに前記学習部が取得した学習パラメータの一部又は全部にもとづき、当該識別対象パターンが一又は二以上の類型のいずれに属するかを識別させる
ことを特徴とする学習識別プログラム。
【請求項３３】
前記所定の勾配範囲は、勾配が取り得る勾配方向の全範囲を４以上の勾配方向に量子化したうちの２以上の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲であるとともに、前記他の勾配範囲は、前記勾配範囲に隣接し、かつ、当該勾配範囲に含まれる前記量子化した勾配方向の数と同数の当該量子化した勾配方向に係る勾配特徴量を含む範囲である
ことを特徴とする請求項３２記載の学習識別プログラム。
【国際調査報告】
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